Hocam çok fazla bir şey yok aslında amd kullanıyorum nvidia da da oluyor hatta daha iyi oluyordur denemedim bunun için her ekran kartı cip üreticisinin hazır programları var ekran kartından yazdığınız program ile resim üretebilmeniz için en azından amd de vardı driver gibi düşünün. gerisini YZ anlatsın.




Selam arkadaşlar. Görselleri buluta para vermeden, internet olmadan, tamamen kendi bilgisayarında üreten bir sistemi sıfırdan nasıl kurarsınız adım adım anlatıyorum. Yaşadığım tüm tuzakları da yazdım ki siz aynı duvarlara toslamayın.



0) Önce Karar: Nerede Üretilecek?

• Bulut API (Replicate, OpenAI vb.) → kurulum yok ama görsel başına para + internet şart + veri dışarı çıkar
• Yerel (bu rehber) → bedava, sınırsız, gizli, offline ama GPU şart ve kurulum zahmetli

Ticari iş için yerel mantıklı: görsel başına maliyet yok, kullanıcının GPU'su çalışır.



1) GPU'na Göre Doğru Yolu Seç (EN KRİTİK)

• NVIDIA → CUDA (en kolay, her şey hazır)
• AMD + Windows → DirectML (bu rehberde bunu kullanıyoruz)
• AMD + Linux → ROCm
• GPU yok → CPU (çalışır ama çok yavaş)

2) Doğru Python Sürümü

Python 3.12  (3.10 – 3.12 arası olur)

3) ComfyUI'yi Kur (Görsel Üretim Motoru)

ComfyUI = açık kaynak, düğüm tabanlı Stable Diffusion motoru. API'si var, programdan kontrol edilir.

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
cd ComfyUI
python -m venv venv
venv\Scripts\activate

# AMD için DirectML torch:
pip install torch-directml
pip install -r requirements.txt

4) Model İndir (Yapay Zekanın Beyni)

ComfyUI boş gelir, modeli ayrıca indirirsin:

SDXL Base 1.0 (6.5 GB)
-> sd_xl_base_1.0.safetensors
-> ComfyUI/models/checkpoints/ klasörüne koy

5) ComfyUI'yi Doğru Bayraklarla Başlat

set PYTHONUTF8=1
python main.py --listen 127.0.0.1 --port 8188 --directml

Artık http://localhost:8188 çalışıyor. Buraya bir workflow JSON gönderince görsel üretiyor.



6) Backend Yaz (Program ↔ ComfyUI Köprüsü)

Program doğrudan ComfyUI ile konuşmasın; arada bir backend olsun (FastAPI):

workflow = {
  "4": CheckpointLoaderSimple(model),   # modeli yukle
  "6": CLIPTextEncode(prompt),          # pozitif prompt
  "7": CLIPTextEncode(negatif),         # negatif prompt
  "5": EmptyLatentImage(1344, 768),     # tuval
  "3": KSampler(sampler="dpmpp_2m",     # <-- KALITE BURADA
                scheduler="karras",
                steps=24, cfg=7),
  "8": VAEDecode(),                     # piksellere cevir
  "9": SaveImage(),                     # kaydet
}
requests.post("http://localhost:8188/prompt", json={"prompt": workflow})

7) Frontend Bağla (Kullanıcının Gördüğü Kısım)

// 1. Butona basinca backend'e istek at
await fetch('/image', { prompt, negatif, steps:24, batch_size:1 })

// 2. Her 2 sn'de "bitti mi?" diye sor (polling)
// 3. Bitince gorsel adresini al, <img>'de goster

ÖZET REÇETE

1. GPU'na bak    -> AMD+Windows ise DirectML
2. Python 3.12   -> kur
3. ComfyUI       -> git clone + torch-directml
4. SDXL modeli   -> indir, checkpoints klasorune
5. Baslat        -> --directml bayragiyla, port 8188
6. Backend       -> workflow JSON kur, ComfyUI'ye gonder
7. Frontend      -> istek + polling + goster

Sıfırdan kuranı en çok uğraştıran 3 nokta:

1. AMD'de DirectML'i çalıştırmak (ROCm/ZLUDA çıkmazları)
2. Doğru sampler'ı bulmak (yoksa anlamsız görsel)
3. VRAM yönetimi (batch boyutu → çökme)

Faydalı olduysa bir teşekkür bırakın. Takıldığınız yeri yazın, yardımcı olmaya çalışırım.